一种基于深度学习的石榴病害检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的石榴病害检测方法，包括：对石榴病虫害图像进行数据预处理与数据增强；基于CNN的多尺度特征提取模块，提取石榴病虫害图像的多尺度特征图；对提取到的多尺度特征图进行特征融合；引入空间状态动态注意力机制动态调整注意力权重，生成加权特征图；采用轻量级网络减少参数数量和计算量；将经过多尺度特征融合和空间状态动态注意力机制加权后的特征图输入病害检测与分类模块中，对病害进行分类和定位得到病害分类检测结果；将病害分类检测结果输入基于知识图谱的智能推荐系统中，检索并输出与病害相关的防控措施和建议。本发明，结合了全局上下文建模和注意力机制，在保证高精度的同时，提高了模型的泛化能力和实时性。